大数据可视化有前途吗？

一、关于发展前景

2015年知道了数据可视化并进入这个领域，从当年满目都是国外的产品，到现在遍地都能见国产的类似的产品，可以说，随着大数据的火热以及冷静之后的理性、深度、广泛应用，数据可视化也必然从之前“可有可无”的状态变成“必备”装备。从大趋势而言，数据可视化必将在商业领域进一步扩大并深入应用。

看一下百度指数，“数据可视化”这个词，2014年10月之前还没进入大家的视野，然后陡然提升，之后热度一直稳步上升，这也可以从大众关注角度佐证一下该领域的发展潜力。

再来从商业逻辑的角度解释一下我看多该领域的原因。无论是“中国智造2025”、还是“新零售”，抑或是“物联网”、“智慧城市”等等，都会产生大量的数据，仅仅存放在那儿的数据是没有用的，而且浪费资源，数据必须能让人“看清、看懂”，才能变现为价值，而数据可视化就是帮助人们“看清、看懂”数据最好的帮手。

当然，往小了说，数据可视化就是让人们换种方式看数据而已。也因此，但从可视化本身的技术角度而言门槛算不得高，因此数据可视化公司们的核心竞争力，我认为在业务层面、也在底层技术能力层面。

业务层面：正如前文所言，国家大力发展的、数据增量迅速、对数据驱动要求比较高的领域（如零售行业、制造业、交通运输、建筑地产等）将是数据可视化公司大展拳脚的好地方。比如，零售行业要通过整合线上线下数据、历史数据与即时数据等，实现业务的即时监控，供应链、物流等各个业务环节的及时优化。因此对这些领域的业务理解越深，那么就能更好、更快的为其提供“数据驱动式管理”的解决方案，数据可视化才能更好的帮助企业创造商业价值，继而数据可视化公司方能更好的活下去。

大数据可视化是什么

数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，数据可视化要根据数据的特性，如：时间信息和空间信息等，找到合适的可视化方式，例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等，将数据直观地展现出来，以帮助人们理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。

数据可视化是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。

数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。从技术上来说，大数据可视化的实施步骤主要有四项：需求分析-->建设数据仓库/数据集市模型-->数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)-->建立可视化分析场景。

应该是有前途的。大数据可以理解为一种技术，而技术只有应用起来才有价值。可视化是一种大数据应用的方式。

国外有项目是把大数据和具体的设备联系起来，用户的行为通过大数据分析后，这个设备会做出相应的反应。